فصلنامه علمی رسانه‌های دیداری و شنیداری

فصلنامه علمی رسانه‌های دیداری و شنیداری

تبلیغات سیاسی رایانشی و هوش مصنوعی: مطالعه موردی کمپین ترامپ در انتخابات 2016 امریکا

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
استادیار گروه معارف اسلامی، دانشکده الهیات و معارف اسلامی، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران.
چکیده
با قدرت یافتن فناوری‌های نوین و ظهور رسانه‌های نو، تبلیغات سیاسی رایانشی به یکی از مهم‌ترین ابزارهای تأثیرگذاری بر افکار عمومی و مهندسی رفتارهای فردی و اجتماعی تبدیل شده است. نقش هوش مصنوعی در این میان، پرسشی اساسی درباره چگونگی دست‌کاری اطلاعات و اثرگذاری بر تصمیمات و رفتارهای افراد ایجاد کرده است.




این پژوهش به روش کتابخانه‌ای و اسنادی در جستجوی پاسخ به این سوال خود را قرار داده است و با مرور نظریات کلیدی و مطالعه موردی کمپین انتخاباتی دونالد ترامپ در سال ۲۰۱۶ آمریکا، به بررسی نقش هوش مصنوعی در طراحی و اجرای کمپین‌های سیاسی دیجیتال پرداخته است.




نتایج نشان می‌دهد که هوش مصنوعی با تحلیل کلان‌داده‌ها توانسته است که پیام شخصی‌سازی شده برای هر فرد در شبکه ایجاد کند و با مدیریت بات‌های اجتماعی و آرایشی که در شبکه اجتماعی برای خود ایجاد کرده است؛ آن پیام‌ها را به هر کاربر مشخصی برساند. این الگو، زمینه‌ساز تبلیغات هدفمند برای تاثیرگذاری بر مخاطبان شده است.




از این رو می‌توان گفت که کمپین‌های دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی، الگویی نوین مبتنی بر 5 لایه را شکل داده‌اند:




لایه برودکست و رسانه‌های سنتی، لایه سایت‌ها و وب1، لایه شبکه اجتماعی و اکانت‌های متصل، لایه شبکه اجتماعی و سلبریتی‌های دارای شبکه، لایه شبکه اجتماعی بات‌های هوشمند.




لایه برودکست و رسانه‌های سنتی، لایه سایت‌ها و وب1، لایه شبکه اجتماعی و اکانت‌های متصل سیاسی، لایه شبکه اجتماعی و سلبریتی‌های دارای شبکه، لایه شبکه اجتماعی بات‌های هوشمند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Computational Political propaganda and Artificial Intelligence: A Case Study of the Trump Campaign in the 2016 US Election

نویسنده English

Komeil Khojasteh Bagherzadeh
چکیده English

With the rise of advanced technologies and the emergence of new media, computational political advertising has become one of the most significant tools for influencing public opinion and shaping individual and social behaviors. The role of artificial intelligence (AI) in this context raises fundamental questions about how information manipulation affects individuals' decisions and behaviors.









This study, conducted through a library and documentary research method, seeks to address this question by reviewing key theories and analyzing the case study of Donald Trump’s 2016 U.S. presidential campaign. It examines the role of AI in designing and executing digital political campaigns.









The findings indicate that AI, through the analysis of big data, has enabled the creation of personalized messages for each individual within the network. By managing social bots and orchestrating a structured presence on social media, these messages are delivered to specific users. This model has facilitated targeted advertising to influence audiences effectively.









Consequently, AI-driven digital campaigns have established a novel five-layer model:




1. Broadcast and traditional media layer,




2. Websites and Web 1.0 layer,




3. Social media and connected political accounts layer,




4. Social media and networked celebrities layer,




5. Social media and intelligent bots layer.

کلیدواژه‌ها English

Computational propaganda
social bots
artificial intelligence
digital political campaign
1.      زوبوف، شوشانا. (1400). عصر سرمایه‌داری نظارتی: مبارزه برای آینده‌ای انسانی در مرز جدید قدرت، ترجمه‌ی زهرا عالی. تهران: انتشارات فرهنگ نشر نو.
2.      کار، نیکلاس. (2010). اینترنت با مغز ما چه می‌کند؟، ترجمه‌ی مهدی حبیبی. تهران: نشر گمان.
3.      کاستلز، مانوئل. (1388). شبکه‌های خشم و امید: جنبش‌های اجتماعی در عصر اینترنت، ترجمه‌ی مهدی فرزاد. تهران: نشر ثالث
4.      کاستلز، مانوئل. (1388). قدرت ارتباطات، ترجمه‌ی حبیب‌الله بصیریان جهرمی. تهران: انتشارات علمی و فرهنگی.
5.      نیوسل، رونالد تی. (1402). هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند (از جادوگری تا علوم)، ترجمه‌ی مهدی اسماعیلی و رامین مولاناپور. تهران: انتشارات آتی‌نگر.
6.      وولی، ساموئل سی. و هاوارد، فیلیپ ان. (1400). دستکاری در رسانه‌های اجتماعی: پروپاگاندای رایانشی؛ فرایندهای ماشینی کنترل و فریب افکار عمومی، ترجمه‌ی عباس رضایی ثمرین و رسول صفرآهنگ. تهران: انتشارات همشهری.

منابع انگلیسی:

1.       Allen, J., & Healy, P. (2016). Bannon tapped as Trump campaign CEO. Politico. Retrieved from https://www.politico.com/story/2016/08/steve-bannon-trump-campaign-ceo-226174
2.       Allcott, H., & Gentzkow, M. (2017). Social media and fake news in the 2016 election. Journal of Economic Perspectives, 31(2), 211-236.
3.       Benkler, Y., Faris, R., & Roberts, H. (2018). Network Propaganda: Manipulation, disinformation, and radicalization in American politics. Oxford University Press.
4.       Bessi, A., & Ferrara, E. (2016). Social bots distort the 2016 U.S. presidential election online discussion. First Monday, 21(11). https://doi.org/10.5210/fm.v21i11.7090
5.       Cadwalladr, C., & Graham-Harrison, E. (2018). Revealed: 50 million Facebook profiles harvested for Cambridge Analytica in major data breach. The Guardian. Retrieved from https://www.theguardian.com/news/2018/mar/17/cambridge-analytica-facebook-influence-us-election
6.       Conway, K. (2017). Kellyanne Conway's campaign strategies: A retrospective. Journal of Political Communication, 14(3), 59-75.
7.       Enli, G. (2017). Twitter as arena for the authentic outsider: Exploring the social media campaigns of Trump and Clinton in the 2016 US presidential election. European Journal of Communication.
8.       Ferrara, E. (2017). Disinformation and social bot operations in the run-up to the 2017 French presidential election. First Monday, 22(8).
9.       Grassegger, H., & Krogerus, M. (2017). The data that turned the world upside down. Das Magazin.
10.   References
11.   How the Donald Trump's 2016 campaign used AI to suppress African American voters. (2020, October 28). The Guardian. https://www.theguardian.com/us-news/2020/oct/28/trump-campaign-ai-suppress-african-american-voters
12.   Stanford study examines fake news and the 2016 presidential election. (2017, January 18). Stanford News. https://news.stanford.edu/2017/01/18/stanford-study-examines-fake-news-2016-presidential-election/
13.   Howard, P. N. (2018). Social media, news, and political information during the US election: Was polarizing content concentrated in swing states? Oxford Internet Institute.
14.   Howard, P. N., & Hussain, M. M. (2011). The role of digital media. Journal of Democracy, 22(3), 35-48.
15.   Howard, P. N., & Kollanyi, B. (2016). Bots, #StrongerIn, and #Brexit: Computational propaganda during the UK-EU referendum. Social Media and Society, 2(4), 1-10. https://doi.org/10.1177/2056305116678894
16.   Howard, P. N., Woolley, S. C., & Calo, R. (2018). Algorithms, bots, & political communication in the US 2016 election. Journal of Information Technology & Politics, 15(2), 81-93. https://doi.org/10.1080/19331681.2018.1448735
17.   Isaac, M., & Wakabayashi, D. (2018). Facebook under fire: Data harvesting firm tied to Trump campaign. The New York Times.
18.   Jenkins, H. (2006). Convergence Culture: Where Old and New Media Collide. New York University Press.
19.   Kosinski, M., Stillwell, D., & Graepel, T. (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(15), 5802-5805. https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110
20.   Kreiss, D. (2016). Beyond administrative campaigning: Political parties and data-driven politics in the 2016 election. Political Communication.
21.   Matz, S. C., Kosinski, M., Nave, G., & Stillwell, D. J. (2017). Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(48), 12714-12719. https://doi.org/10.1073/pnas.1710966114
22.   McCrae, R. R., & Costa, P. T. (1997). Personality trait structure as a human universal. American Psychologist, 52(5), 509-516. https://doi.org/10.1037/0003-066X.52.5.509
23.   Pawar, D. C. (2023, November 15). Empowering propaganda detection in resource-restrained languages: A transformer-based framework for classifying Hindi news articles. Big Data and Cognitive Computing. https://www.mdpi.com/2504-2289/8/3/21
24.   Ryan-Mosley, T. (2023, October 4). How generative AI is boosting the spread of disinformation and propaganda. MIT Technology Review. Retrieved from https://www.technologyreview.com/2023/10/04/1080801/generative-ai-boosting-disinformation-and-propaganda-freedom-house/
25.   Shao, C., Ciampaglia, G. L., Varol, O., Flammini, A., & Menczer, F. (2018). The spread of fake news by social bots. Nature Communications, 9(1), 4787.
26.   Tufekci, Z. (2014). Big data: Pitfalls, methods and concepts for an emergent field. Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.2477899
27.   Tufekci, Z. (2014). Engineering the public: Big data, surveillance, and computational politics. First Monday, 19(7). https://doi.org/10.5210/fm.v19i7.4901
28.   Twitter bots boosted Donald Trump's votes by 3.23%: Study. (2018, November 2). The Economic Times. https://economictimes.indiatimes.com/news/international/world-news/twitter-bots-boosted-donald-trumps-votes-by-3-23-study/articleshow/66466812.cms
29.   Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146-1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559
30.   Wells, C., et al. (2016). How Trump drove coverage to the nomination: Hybrid media campaigning. Political Communication.
31.   Vosoughi, S., Roy, D., & Aral, S. (2018). The spread of true and false news online. Science, 359(6380), 1146-1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559
32.   Woolley, S. C., & Howard, P. N. (2017). Computational Propaganda Worldwide: Executive Summary. Oxford Internet Institute. Retrieved from https://comprop.oii.ox.ac.uk/
33.   Zhou, X., & Zafarani, R. (2018). Fake news: A survey of detection techniques. ACM Computing Surveys, 51(5), 1-42. https://doi.org/10.1145/3191078